基于热点追踪的散杂货码头作业动态感知系统建设及应用

针对传统码头作业区域固定配置监控设备全局视角不足、区域盲点多等问题,给出一种基于热点追踪技术的散杂货码头作业动态感知系统方案。该系统利用图像识别与智能分析技术,快速定位关键作业过程,形成作业热点;以热点为驱动,运用枪形摄像机与球形摄像机的协同配合,实现对热点区域的精确锁定与跟踪,达到作业全过程无死角的高清展示效果。测试结果表明,该系统能够准确捕捉码头区域作业热点,覆盖面和监控质量大幅提升,可有效提高作业安全性。

烟草卷包作业动态调度技术

针对烟草卷包排产方案优化制定、周订单滚动追加,以及面向订单执行时间和数量变化的计划与实际同步调整等问题,提出了烟草卷包作业动态调度技术。以提高对动态生产环境的适应性为目标,提出了涵盖订单追加、移动调整和重调度的烟草卷包作业动态调度技术体系;建立了一种受影响订单及其机组的遍历算法,为订单约束变化及执行时间和数量偏差下的动态调整提供了支持;通过基于订单指定机组、时间和数量约束下的重调度算法,实现了卷包作业排产方案逐步求精的优化制定;提出了一种继承原作业调度方案中卷包机组组合配置情况的作业调度方案追加调度算法,减少了周订单滚动追加过程中的卷包换牌次数;提出了一类面向订单实际执行时间和数量与计划存在偏差情况下的移动调整算法,解决作业计划与现场执行同步的问题。最后,通过实例验证了该技术的有效性。

基于sEMG的拉力作业肌肉疲劳与恢复研究

目的为了探究动态拉力作业肌肉疲劳与恢复的特征,避免肌肉疲劳累积,降低肌肉骨骼疾患(MSDs)风险。方法设计动态拉力作业疲劳与恢复试验,选取10名男性本科生。测量屈指肌和肱三头肌的表面肌电信号,通过统计学方法分析肌群指标MF和MPF的变化特征。结果经过静坐恢复方式干预,肌力恢复至88%MVC,屈指和肱三头肌肌电频域指标MF和MPF均呈上升趋势,主观疲劳感随休息时间延长呈下降趋势。结论肌电频域指标MF和MPF能够较好地作为评估动态拉力作业中肌肉疲劳状态恢复过程的客观指标。本研究的疲劳状态恢复特征研究内容可为现实拉力作业中的休息设计提供依据。

多目标柔性作业车间稳健性动态调度研究

研究了以调度稳定性和鲁棒性为优化目标的柔性作业车间动态调度问题。建立了多目标柔性作业车间动态调度问题模型;针对动态事件特点,采用工件到达发生器和机器故障预维护发生器模拟动态事件,提出了基于周期与事件驱动的混合重调度策略,该策略在每个重调度点对工件进行完全重调度或右移重调度;为克服传统差分算法早熟的缺点,设计了一种改进的多目标差分进化算法求解该调度问题;实例验证了提出策略和算法的有效性。

基于遗传算法的多资源作业车间智能动态优化调度

提出一种基于遗传算法的调度算法，用于解决多资源制约(机床、工人和机器人)条件下作业车间的动态优化调度。为了表达加工工件的批量，提出了一种新的染色体基因型，基因型的长度随加工环境的变化而变化。研究的动态环境包括：加工工件连续不断地到来；机床设备突然损坏；损坏的机床被修复；工件的预定订货时间被提前；有新类型的工件要求被加工等等。采用一种基于周期和事件驱动的滚动窗口调度，以适应连续加工过程中的环境变化。调度算法中采用权重可变的双目标评价函数来优化调度结果。仿真结果表明该算法是可行的，与传统的静态优化调度相比，其优越性是明显的。

作业车间动态调度研究

系统地研究了动态环境中受多种资源制约的多目标作业车间批量调度问题,提出了一种新调度算法。该算法采用基于周期和事件驱动的调度策略将动态调度过程分成多个连续静态调度区间,然后在各区间内采用多目标的遗传算法优化调度方案。本文讨论了再调度周期的确定方法、待加工工件的选取原则、批量生产的处理方法等。针对研究的调度问题设计了包含工序及其加工机床、工人、运输小车信息的染色体编码,并对染色体的解码方法、选择方法、交叉方法和变异方法进行了研究。仿真结果表明,该算法可行,优越性明显。

液压挖掘机三维建模与作业过程动态模拟

介绍利用 3DSMAX软件建立液压挖掘机三维动态模拟图形的方法 ,实现了工作装置的三维动态显示 ,模拟了挖掘作业过程

实时工况驱动的柔性作业车间动态调度系统研究

为了解决生产计划与控制的复杂多变性问题,文章设计了一种柔性作业车间动态调度系统。该系统首先分析了相关动态调度理论与方法,提出了基于实时工况驱动的系统设计的基本思路,建立了系统的整体概念模型,讨论了该系统的基本特点;然后进行系统建模,确定该系统的主要功能模块及其相互关系;最后通过设计的原型系统部分界面来阐述系统的动态调度实现过程。

基于深度学习神经网络和量子遗传算法的柔性作业车间动态调度

针对柔性作业车间动态调度问题构建以平均延期惩罚、能耗、偏差度为目标的动态调度优化模型,提出一种基于深度Q学习神经网络的量子遗传算法。首先搭建基于动态事件扰动和周期性重调度的学习环境,利用深度Q学习神经网络算法,建立环境-行为评价神经网络模型作为优化模型的适应度函数。然后利用改进的量子遗传算法求解动态调度优化模型。该算法设计了基于工序编码和设备编码的多层编码解码方案;制定了基于适应度的动态调整旋转角策略,提高了种群的收敛速度;结合基于Tent映射的混沌搜索算法,以跳出局部最优解。最后通过测试算例验证了环境-行为评价神经网络模型的鲁棒性和对环境的适应性,以及优化算法的有效性。

中文版儿童作业疗法认知功能动态评定量表评定脑性瘫痪患儿认知功能的效度研究

目的了解中文版儿童作业疗法认知功能动态评定量表(DOTCA-Ch)是否能反映脑瘫患儿的认知功能情况。方法 30例脑瘫儿童在1周内由经过培训的康复医学研究生采用DOTCA-Ch和中国比内智力测验分别进行认知功能评定。DOTCA-Ch总分、分测验得分分别与中国比内智力测验得分进行相关性分析。结果 DOTCA-Ch总分、定向和思维操作与IQ值高度相关,空间知觉、运用和视运动组织分测验与IQ值相关度较低。结论 DOTCA-Ch能更全面评定儿童认知功能情况。

作业顺序与负荷均衡同时决策的动态作业计划模式

本文考察了在作业车间环境下现有作业排序方法所存在的问题，提出了在决定作业优先顺序的同时，做好设备负荷均衡的动态作业计划决策模式。该模式选择材料供应、订货的重要性、关键比、完工不确定性和经济性等５项参量作为评价作业优先级别和配置设备能力的指标，并采用决策树方法来判定作业的优先顺序和相应的能力配置措施。最后通过与车间实有能力进行平衡达到可行性。这样制定的计划可以实现生产绩效的总体优化。

模具加工过程的面向对象分析及其动态车间作业计划建模

模具的生产属于单件订货型生产,其车间级的生产管理一直是模具企业管理的难点。车间作业计划是解决这一难点的有效措施之一。通过采用面向对象的方法,对模具企业生产过程中与车间作业计划有关的对象进行了详细地分析和描述,以此为基础,进一步分析了模具企业车间作业计划中的优化目标和约束,建立了相应的动态车间作业计划模型,为模具企业编制切实可行的车间作业计划奠定了基础。

基于动态作业载荷变化率的设备健康指标预测模型

为了降低动态作业载荷对健康指标预测结果的影响,基于作业载荷变化率建立了健康指标预测模型.采用梯度下降法分割健康指标曲线,建立健康指标衰退加速度与作业载荷变化率的函数关系,并在此函数基础上建立健康指标预测模型.将该模型的健康指标预测值与基于退化隐式半马尔科夫模型的健康指标预测值对比,结果表明文中的方法更加准确.

基于遗传规划的动态作业车间调度规则生成

针对以最小化工件平均加权拖期为调度目标的考虑了工艺路线相关准备时间的动态作业车间调度问题,用基于遗传规划的方法智能设计生成用于优化求解问题的调度规则。详细介绍了算法用于调度规则设计的过程,并给出了仿真实验中算法的参数设置以及测试案例的生成方法。仿真调度结果以及对结果的单因素方差分析表明,由遗传规划进化生成规则的性能明显优于所选取的标杆规则的性能。对规则在其他各性能指标下的调度结果进行了同质分组,结果也表明进化生成的规则在其他调度目标下的鲁棒性也较好,这说明针对所要求解的特定调度问题环境,用智能算法遗传规划设计调度规则的方法是可行且有效的。此外,还分析了模型参数对调度规则性能的影响。针对基于遗传规划算法智能设计调度规则存在的优势与不足,指出了未来的研究方向。

动态车间作业调度问题中调度规则算法研究综述

调度规则是解决实际生产中的动态车间作业调度问题的有效方法,但它一般只在特定调度环境下性能较好,当环境发生变化时,就需要进行实时选择和评价。对调度规则的实时选择和评价方法进行综述,以研究实际生产中动态车间的实时调度问题。对调度规则的发展、分类以及特点进行了概述,并对调度规则的选择和评价方法进行了总结;详细介绍了调度规则的选择方法,包括使用较多的稳态仿真方法和表现较好的人工智能方法,并给出了仿真方法、专家系统、机器学习方法以及人工神经网络方法,用于调度规则的选择时所取得的研究成果和结论,以及调度规则的评价指标和评价方法。最后针对调度规则存在的不足,指出了未来的研究方向。

基于自适应蚁群算法的动态作业车间调度问题的求解方法

针对目前大多数作业车间调度算法都是静态调度,而实际工业生产中调度任务都是动态变化的问题,提出了一种求解动态作业车间调度问题的自适应蚁群算法。算法采用事件驱动调度策略,当调度任务发生变化时根据上次调度结果重新调度,并且对每次调度采用自适应蚁群算法优化调度方案。最后,通过实例仿真验证了算法的有效性。仿真结果表明,该算法自适应性表现在算法针对"搜索结果是否陷入局部收敛"分别对各路径上的信息素进行了自适应调整,有助于算法快速跳出局部收敛,继续向全局最优解进行搜索。

速度及负荷对动态拉力作业肌肉疲劳影响建模

为探究速度、负荷对动态拉力作业肌肉疲劳发展的影响,构建描述动态拉力作业肌肉疲劳发展的预测模型,设计动态拉力作业模拟试验;招募10名男性大学生作为被试,并测量试验前后的最大随意收缩(MVC)、最大耐受时间(MET)以及记录身体多个部位的主观疲劳评分(RPE);探讨速度和负荷对拉力变化、MET和RPE的影响,并基于试验数据构建MET预测模型。结果表明:速度显著影响MET、拉力衰减值(ΔF)、拉力衰减程度(DFD)以及多个部位的RPE,负荷仅显著影响MET;所建预测模型能描述MET与负荷强度、行走速度之间的关系,且相较其他MET预测模型,其偏差最小,更适用预测和评估动态拉力作业人员肌肉疲劳。

基于GASA的柔性作业车间动态调度研究

针对柔性作业车间调度在机器故障扰动情况下的动态性及工件交货期模糊的情况,研究采用基于事件与周期混合驱动的滚动窗口再调度策略,并运用线性加权和的方法,以最大完工时间最小、能耗最小、客户满意度最大为目标,建立多目标柔性作业车间动态调度模型,并设计了遗传算法与模拟退火算法结合的GASA算法。将算例仿真结果与遗传算法取得的结果进行对比,验证算法的有效性。

实时动态作业系统在矿石港口中的应用

随着曹妃甸港业务规模不断增大,要求加大生产管理力度,为了加快港口建设速度,实现港口现代化、信息化管理,对生产管理系统进行更新设计和改造。

动态分层作业设计在高中信息技术教学中的应用

传统作业一刀切的设计方式,不仅无法满足学生的个性化学习需求,也很难保证教学质量,长期以往,也会影响学生的学习兴趣。为了更好地培养学生对于信息技术的学习兴趣,为了更好地激发出学生的信息技术学习潜能,教师要正视学生之间的个体差异,做好分层教学,特别是要做好动态分层作业设计,加强分层教学概念在作业设计和评价中的有效运用,从而更好地提高信息技术教学质量。